【摘 要】
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随着人们生活水平的提高,更多人选择私家车出行,这无形中让城市交通陷入了一定的困境,导致人们常因为早高峰、晚高峰的交通阻塞问题而耽误出行,甚至导致交通事故的发生,因此建立便捷、高效智能的交通管理系统十分有必要。车辆目标的检测和分类是缓解交通问题的重要方法,也是智能交通中的重要组成部分,因此,本文以深度学习为基础,对于车辆目标的检测和分类进行研究,主要研究内容如下:针对车辆目标检测问题,本文选择SSD
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随着人们生活水平的提高,更多人选择私家车出行,这无形中让城市交通陷入了一定的困境,导致人们常因为早高峰、晚高峰的交通阻塞问题而耽误出行,甚至导致交通事故的发生,因此建立便捷、高效智能的交通管理系统十分有必要。车辆目标的检测和分类是缓解交通问题的重要方法,也是智能交通中的重要组成部分,因此,本文以深度学习为基础,对于车辆目标的检测和分类进行研究,主要研究内容如下:针对车辆目标检测问题,本文选择SSD网络和Efficient Det网络作为基础检测网络,提出了使用Efficient Det网络中的基础特征提取网络Efficient Net代替SSD网络中的VGG16来提取图像特征,得到Efficient Net-SSD融合网络。由于Efficient Net是轻量化的高效率网络,网络融合后解决了原始SSD网络中由于参数量较大导致模型训练困难的问题,同时与Efficient Det网络相比,融合网络在小目标车辆检测效果上和检测速度上都有了明显的提升,然后在融合后的Efficient Net-SSD中采用软非极大抑制算法（Soft-NMS）代替原始网络中的非极大抑制算法（NMS）来获取更加准确的预测结果。由实验结果可得,相较于基础网络,Efficient Net-SSD-Soft-NMS网络在检测精度、速度上都有了一定的提升,并且减少了训练时间和参数量。针对车辆分类问题,本文选择Efficient Net网络作为基础分类网络进行构建。首先对网络的整体结构进行分析,并在网络最后增加softmax分类器将分类结果输出更为清晰的（0,1）区间值。其次,使用标签平滑正则化损失函数（LSR）代替交叉熵损失函数,降低了样本标签噪声对训练的影响。最后,在特征图的最后输出层添加含有残差结构的双通道注意力机制,在少量增加网络复杂度的同时来丰富特征图中的信息。实验表明,本文方法能够提高车辆的分类的准确率。
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